人员分析专家David Green:2019年人力资源的10个预测
文/David Green
1. 人性化
尽管人工智能无疑将彻底改变我们的工作方式,也将改变我们实际从事的工作,但有关机器将如何让我们失业和做苦工的反乌托邦评论完全是错误的。显然,我们正处于巨大的混乱之中,许多例行和重复的任务将会被自动化。然而,高德纳(Gartner)、世界经济论坛(World Economic Forum)和麦肯锡(McKinsey)等机构的研究都得出结论,人工智能创造的就业岗位将多于它将取代的岗位。人工智能创造的就业机会将使我们更有创造力,更有影响力,更人性化。正因为如此,我对2019年的所有预测中,贯穿其中的趋势(引用布鲁斯•斯普林斯汀(Bruce Springsteen)的话)是“一点人性化”。
(图1:2022年就业形势 资料来源:世界经济论坛)
2. 个性化
我对2018年的主要预测是,到2019年,随着人力资源部门继续从市场营销中汲取灵感,为员工创造个性化体验,我相信,这一变化将进入超速运行阶段。这是对过去“一刀切”的人力资源项目的一个根本性转变。业务需求、技术能力和员工自身的期望意味着,这种倒退的做法需要被扔进历史的垃圾桶。相反,个性化员工体验、提供支持(例如新员工入职、学习和调动)的建议,不仅有利于员工,而且有利于企业提供数据以支持战略、员工规划、挽留和业务业绩。
3.人员分析应用激增
随着人们对这一领域的兴趣和接受程度的加快,2018年对人们分析来说是具有里程碑意义的一年。一项企业研究论坛的研究发现,69%的大型组织现在都有一个人员分析团队,采用这个团队的鸿沟似乎终于被跨越了。人员分析团队的工作越来越平等地关注于为员工提供价值,以及驱动更好的业务结果。尽管,企业在实现持续卓越的人力资源分析方面仍面临许多挑战——尤其是在更广泛的人力资源职能和人力资源业务合作伙伴社区中灌输数据素养方面,但随着人力资源分析不断从外围转移到人力资源战略的核心,预计2019年将有更多企业采用这种分析。投资于人员分析的商业效益也变得越来越明显,Visier最近的一项研究发现,拥有高级人员分析能力的组织的利润率比同行高出56%。对我来说,这听起来像是对数据驱动型人力资源的完美号召。
(图2:人员分析的采用和业务价值的上升 来源:Corporate Research Forum and Visier)
4. 人员数据
伦理是人员分析最重要的方面,也是该领域最大的挑战。2018年发生了剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻、亚马逊(Amazon)有偏见的招聘算法的新闻,以及欧盟(EU) GDPR的引入。人员分析的潜力是巨大的,但出错并失去员工信任(或许无法挽回)的风险很高。所有在这一领域工作的人都有责任确保人员数据得到良好的利用。幸运的是,向员工提供个性化的建议和见解以换取他们与雇主共享的个人数据的趋势日益增长,这一领域正朝着正确的方向发展。再加上员工健康市场的大幅增长,预计“个人分析”(personal analytics)将出现增长。在“个人分析”中,员工将获得数据驱动的洞见,从而做出更好的个人和工作决策,并在2019年呈指数级增长。
5. 员工体验和健康是中心
我在2018年读过的最好的书之一是杰弗里·普费弗(Jeffrey Pfeffer)的《为了薪水而死》(Dying for a Paycheck),这本书对我们的工作场所如何“杀人”进行了发人深省的分析。Pfeffer论述到现代管理实践不仅给员工带来了压力,损害了员工的敬业精神,还损害了员工的身心健康,此外他还强调了现代管理实践给公司绩效带来的巨大伤害。这就是为什么人员分析领域和关注员工体验和健康一样重要。用于理解、设计和衡量员工体验的方法和数据驱动正变得越来越复杂、越来越广泛。这些工具包括主动和被动的倾听工具,如调查、在线测试和可穿戴设备,以及对非结构化数据(如文本)的分析,这些数据结合起来提供了员工思维、感觉和行为的信号。希望看到越来越多的公司为员工提供工具、数据和“小建议”,以支持锻炼、心理健康、工作/生活平衡,以及由此带来的动力、幸福感和绩效。
6. 社会资本的兴起
随着企业试图深入了解个人、团队和组织绩效与生产率的驱动因素,人们越来越关注于最大化组织社会资本的价值——即个人和团队在企业内部的联系方式。这使得使用组织网络分析(ONA)来映射关系、识别关键影响因素、突出员工面临的工作倦怠风险、洞察员工表现并支持创新的公司数量迅速增长(见图3)。随着越来越多的公司采用ONA, ONA供应商市场(见图3)正在蓬勃发展,并将在2019年加快步伐。
(图3:典型的ONA用例(左)和供应商市场扫描(右)来源:David Green, ONA在人员分析中的角色)
7. 轻推(NUDGE):行为经济学进入了人力资源领域
我去年的一个预测是,随着Humu的出现以及其他供应商在这一领域开发工具,我预计2019年将真正脱颖而出。总而言之,由于企业长期以来一直试图理解并影响消费者行为,人力资源部门在这里再次扮演着市场营销的角色。虽然人力资源领域的例子仍然短缺,但我知道许多人分析团队在这个领域进行了试验。其中之一是谷歌(看Prasad Setty在这里的讲话),在这里,人员分析团队承担的大部分工作都是研究,帮助培训谷歌员工如何做出决策,以及他们如何随着时间的推移改进这些决策。预计未来12个月,将会听到更多有关企业研究行为对员工、团队和组织影响的消息。
8. 人力资源技术市场不断创新和巩固
在“ UNLEASH”的一次后台谈话中,乔希•贝尔辛(Josh Bersin)向我透露,他目前正在追踪全球1400家人力资源公司。与此同时,领域内的投资也在增长,投资方面临的选择令人生畏。随着技术能力的加快,人力资源数字化转型和员工期望值的提高,投资、创新和困惑也必将增加。2018年,领英(LinkedIn)推出了人才洞察(Talent Insights),并收购了Glint, SAP斥资80亿美元收购了Qualtrics、Humu的出现以及越来越多令人印象深刻的初创企业的增长。希望在2019年有更多的创新和空间整合。
9. 对技能的关注加强
由于企业期望更敏捷,并为通过人工智能和自动化提供的挑战和机遇做好准备,因此劳动力细分的重点需要从角色转向技能。事实上,正如TI人才研究发现的(见图4),到2020年,在组织中,按技能/技能集划分的市场份额将增长两倍。成为一个以技能为基础的组织是一个重大转变,这需要时间,因此预计2019年将会有更多人力资源领导者、人员分析团队和供应商社区的推动。整个技能领域将持续影响劳动力计划(技能为未来劳动力组成)、学习(工人将需要新的技能在未来的工作场所)和人才收购(培养人才池,招聘新的技能,站点位置等)以及公司并购战略。
(图4:当前和2020年的劳动力细分 来源:TI人才)
10. 人力资源技能和能力的革命
人力资源是企业中最令人兴奋的工作领域之一。这在一定程度上是由于该功能可能面临前所未有的变化,以及人们对它需要为企业和员工提供的价值和影响的期望有所提高。因此,人力资源专业人员所需要的技能和能力也正在发生翻天覆地的变化。我最近与myHRfuture合作进行了一项调查,以了解这些技能是什么,以及哪些技能是人力资源专业人士最需要的。图5展示了这些技能。随着传统的人力资源专业机构努力将这些要求纳入他们的认证项目,预计将看到可选择的供应商(如myHRfuture)的崛起,以满足这一不断增长的需求。
(图5:未来的人力资源技能 来源:myHRfuture)
这是对2019年的10个预测,2019年将是一个繁荣的、以数据为导向、以员工为中心的一年。
以上为AI翻译,内容仅供参考。
原文链接:The Human Touch: 10 Predictions for HR in 2019
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学习
2018年12月27日
学习
人工智能正在改变人力资源工作方式
新技术和人工智能可用于提高绩效评估,开放招生和员工发展。
New technologies and artificial intelligence can be used to improve performance appraisals, open enrollment and employee development.
作者:Alexander Alonso,SHRM-SCP
像“终结者”电影中看到的那些机器的兴起可能会给我们灌输对人工智能(AI)和自动化的健康恐惧,但明智的人力资源专业人员会关注当今的发展如何能够产生积极的变化 - 即更高的效率在日常运营中和更好的员工体验。
现代技术(从简化流程的应用程序到改善通讯的机器人)正在改变我们的工作方式,这并不奇怪。然而,令人震惊的是,他们扩散到工作场所的速度很快。
以下是三个已被企业完全接受的AI示例,它们正在改变我们实践HR的方式:
众包和性能数据。为了更好地评估,商业思想领导者鼓励使用来自各种来源的及时数据。例如GloboForce这样一家员工识别软件供应商,声称众包信息比传统的评估方法能够以更定期的间隔提供更全面的性能图片。
乍一看,这可能看起来很直观。但是许多人力资源专业人士对这种软件在考虑到大量信息的性能数据流方面的准确性持怀疑态度。例如,会议结束后,Karma Notes向与会者询问个人作为团队成员的有效性。令人生畏的是,应用程序在每次会议后提出了这个问题。更重要的是,这个过程引发了人们提供反馈动机的问题。有些可能是由隐藏的议程驱动的。这项技术正在得到进一步完善,以收集与截止日期和预算有关的信息。近100家财富1000强公司正在试用这种众包的表演系统。这比以往任何时候都更加重视人力资源专业人员,以更好地理解数据管理和分析,
机器人和福利问题。如果你像大多数人力资源从业人员一样,只需要在开放的招生季节中生存下去,你很高兴。但那些幸运地通过人力资源信息系统(HRIS)来利用人工智能的人通常并没有那么糟糕。例如,今天的一些基于HRIS的聊天机器人可以自动回复员工的福利问题,并为您的员工量身定制解决方案。这意味着您花费更少的时间进行查询。虽然这些工具从来都不是完美的,但大多数使用的是一种AI,它使得信息交付非常可定制。要充分利用这一点,您必须建立真正动态的面向消费者的问答数据库,以反映您的员工和他们的偏好。
算法和学习偏好。近年来,我们看到了无数支持学习和发展活动的技术的兴起。其中最有趣的是使用AI来创建交互式测试和评估以匹配考生的个人学习风格和参与度的应用程序。与Lumosity的互动式大脑游戏类似,这些工具可在用户学习时产生无数的数据点,包括他们的步伐和学习风格。对于人力资源部门来说,这些创新突出了对员工发展的定制学习路径和数据驱动方法的需求。
很明显,人工智能在人力资源中的作用越来越大,这代表了您通过数据实现价值的机会。有些人会哭,“机器正在接管!”事实是,机器已经在这里。我们需要确定如何最好地使用它们。
SHRM-SCP的Alexander Alonso是SHRM知识发展高级副总裁。
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以下为英文原文:
The rise of machines like those seen in the “Terminator” movies may instill in us a healthy fear of artificial intelligence (AI) and automation, but wise HR professionals will focus on how today’s developments can give rise to positive changes—namely, greater efficiency in day-to-day operations and a better employee experience.
It’s no surprise that modern technologies—from process-streamlining apps to communication-improving bots—are altering the way we work. What is shocking, however, is the fast pace of their diffusion into the workplace.
Here are three examples of AI that have been fully accepted in businesses today and are changing the way we practice HR:
Crowdsourcing and performance data. For better appraisals, business thought leaders encourage the use of timely data from a wide array of sources. Companies such as GloboForce, an employee recognition software provider, claim that crowdsourced information provides more-holistic pictures of performance at more-regular intervals than traditional appraisal methods.
At first glance, that may seem intuitive. But many HR professionals are skeptical about the accuracy of such software with regard to performance data flow, which takes into account large volumes of information. For instance, after a meeting, Karma Notes asks fellow attendees about an individual’s effectiveness as a team player. What’s daunting is that the app poses this question after every meeting. What’s more, the process raises questions about people’s motivations for providing feedback. Some may be driven by a hidden agenda. The technology is being further refined to gather information related to deadlines and budgets, too. Almost 100 Fortune 1000 companies are piloting this type of crowdsourced performance system. More than ever, that puts the onus on HR professionals to better understand data management and analytics, and to account for relationship dynamics when interpreting such records.
Bots and benefits questions. If you’re like most HR practitioners, you’re happy just to survive open enrollment season. But those fortunate enough to leverage AI via their HR information systems (HRIS) usually don’t have it so bad. Some of today’s HRIS-based chatbots, for example, can automatically reply to employees’ benefits questions with answers tailored to your workforce. That means you spend less time fielding inquiries. While these tools are never perfect, most use a form of AI that makes information delivery extremely customizable. To take full advantage of that, you must build truly dynamic, consumer-oriented Q&A databases that reflect your workers and their preferences.
Algorithms and learning preferences. In recent years, we’ve seen the rise of countless technologies that support learning and development activities. Among the most interesting are apps that use AI to create interactive tests and assessments to match test takers’ personal learning styles and engagement levels. Similar to Lumosity’s interactive brain games, these tools generate countless data points about users as they learn, including their pace and learning style. For HR, such innovations highlight the need for customized learning paths and data-driven approaches to employee development.
It’s clear that AI’s increasing role in HR represents an opportunity for you to drive value through data. Some would cry, “The machines are taking over!” The truth is that the machines are already here. It’s up to us to define how best to use them.
Alexander Alonso, SHRM-SCP, is senior vice president for knowledge development at SHRM.